一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法与流程

技术特征：

1.一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法，其特征在于：包括以下具体操作步骤：

S1：图像采集，通过高清摄像机对工件的检测面抓取图像，并将获取的图像保存在一个文件夹中，通过检测工件的顺序命名该文件夹；

S2：灰度处理，按照顺序对每个文件夹中的图像进行灰度处理，Gray＝(R+G+B)/3，将原图像中RGB(R,G,B)替换为RGB(Gray,Gray,Gray)，得到灰度化后的图像，保存；

S3：特征区域识别增强，通过图像识别对灰度化后的图像提取特征区域，并将特征区域缩放1.5倍后得到缩放图片，缩放后将图像进行合成，再对合成图片进行增强；

S4：灰度值计算，对合成图片中的所有像素点D的灰度值进行计算，并通过灰度值H与高度值的对应关系得出图像中的缺陷大小，设T为阈值，若存在一个像素点的灰度值H大于T，则对该类像素点进行个数统计，得出总数S,灰度值H小于T，则对该类像素点进行个数统计，得出总数V，若存在H大于T，则判断该工件为缺陷工件；若存在H小于T，但V/D大于30％，则判断该工件为缺陷工件；

S5：结果输出，输出判断结果，并将缺陷工件的合成图片保存在该工件的文件夹中保存，将该文件夹移入缺陷工件数据库中保存，同时将缺陷工件挑选出，继续下一工件的检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机图像处理和模式识别的检测方法，其特征在于：所述高清摄像机设置有三组，并分别从三个角度从检测面的上方抓取图像，每个高清摄像机拍摄多张图像，挑选出一张最清晰的图像进行保存。